发表于2024年6月恒运资本配资，却在当下登上《美国国家科学院院刊》，然后还被硅谷热议了。
究竟是什么论文？
答案揭晓：中美科技实力大PK，以及得出的结论是——中国正在成为全球科学领导者。
和以往比比论文量、引用数不同，这项研究通过引入机器学习模型，分析了600万份论文的作者署名模式、通讯作者身份、机构影响力等多重线索，核心评估了“团队领导者”这一指标。
研究人员表示，通过关注中国科学家在跨国合作中权力地位的变化：
（我们）为研究中国在国际科学领域中的地位提供了一个新视角。
而且他们还带来了一系列出人意料的发现——截至2023年，中美合作中中国领导者占比升至45%，且预计在2027-2028年达到相同水平。
预计到2030年，中国将在AI、半导体、能源和材料科学等战略领域实现与美国平起平坐的领导地位。
就是说，比人们预想的更快，中国将在科研力量上超越美国了？
u1s1，虽然经彭博社报道后，外国网友们都在自嘲：西方科学无可争议的主导地位时代即将终结。
但我们大多数人的反应be like：不好，美国要捧杀了！
咳咳，究竟是客观结论还是战略“捧杀”，还是先来看看论文是如何得出上述结论的吧——
用AI模型分析600万篇论文
通过分析OpenAlex数据库收录的近600万篇、涉及13个全球区域的双边合作出版物，研究人员想要弄清：
中国科学家在国际科研团队中恒运资本配资，到底站在什么位置？距离“世界领航者”还有多远？
而要量化“谁是团队领导者”，可不是简单看作者排序那么简单。
研究团队用了一套「AI+多维度特征」的组合拳，把这个模糊概念变成了可计算的数字。
具体主要分成三步走：
第一步，给“领导力”下一个可量化的定义。
他们先从Nature、Science、PNAS等顶刊中，扒出8.3万篇带作者贡献声明的论文，通过聚类分析把科学家的工作分成三类：
领导角色：构思研究、设计方案、撰写论文、监督团队（关键词为conceive、design、lead、write）；直接支持：收集数据、执行实验、分析结果（关键词为collect、perform、analyze）；间接支持：参与讨论、提供意见、修改文字（关键词为participate、comment、edit）。
随后给每个角色赋予“领导值”——做领导工作得1分，支持工作得0分，由此构建出训练AI模型的“标准答案”。
第二步，用9个维度给科学家“领导力打分”。
有了训练数据，团队又提炼出9个能预测领导力的关键特征，给590万篇论文的每一位作者“画像”。
作者过往研究被该论文引用的次数（体现学术影响力）；论文关键词与作者过往研究的重合度（体现领域深耕度）；作者自引次数（体现研究延续性）；学术生涯年限（体现经验积累）；过往发表论文总量；累计被引次数；研究过的独特关键词数量（体现研究广度）；作者署名顺序（如第一作者、通讯作者）；所属机构的学术排名（体现平台资源）。
用这9个特征训练的AI模型，精准度达69.2%，最终能给每位作者输出一个领导概率分数（leader probability score）——用于衡量某个作者在一篇论文中的主导程度。
第三步，从领导概率推断全球科研领导格局变化。
在获得领导概率后（以0.65为分界线区分领导者和支持者），他们将其应用于全球范围内的数百万篇合作论文，进一步构造两个关键指标：
领导占比（Leader Share）：衡量某国家或机构作者在跨国合作团队中担任领导者的比例；领导溢价（Leader Premium）：领导占比减去支持者占比，反映人均领导力转化效率，比如同样100个合作者，中国能出多少领导者恒运资本配资，美国能出多少。
通过对多个国家和区域的对比，研究得以量化不同科研体系在全球合作格局中的主导能力、结构变化与未来趋势。
而他们得出的最核心的一张结论图如下：
（1）2010年，中美合作中中国占比仅30%，2023年快速升至45%。（2）通过线性回归预测，中美将于2027-2028年达到同等领导占比。（3）不过中国与美国的领导溢价平等需等到2087年后，说明中国在“人均领导力转化”上面临长期挑战。
老实说，这项研究之所以当下能在西方引起注意，实属意料之外，情理之中。
不谈大道理，就拿最近陶哲轩遭遇经费断供一事就能窥见一二。
时间回到今年9月，顶尖数学家陶哲轩在接受《华盛顿邮报》采访时亲口表示：
研究所的经费仍然无法发放，连暑期工资都拿不到了。
之所以会如此，是因为美国在今年的7月25日，突然暂停了国家科学基金会（NSF）、国立卫生研究院（NIH）等机构对UCLA的资助，金额高达5亿美元之多。
即便后来事态有所好转，联邦法院在8月12日决定恢复部分拨款，但直到9月初，资金仍旧没有到位。
好家伙，连陶哲轩都要被迫给自己和学生筹钱，这下西方学界和网友纷纷坐不住了——当时就有人直言这是“美国科学界的自我毁灭”，认为官僚体系正在扼杀创新。
而现在这篇论文一出，网友们重拾焦虑也在所难免。
作者之一来自武汉大学
有意思的是，这项研究的作者之一也是来自中国（虽是同等贡献者但排在第一）。
Renli Wu，论文提及的所属单位为武汉大学信息管理学院&芝加哥大学Knowledge Lab。
不过可能由于相对低调，目前网上公开资料较少（只找到了相关账号，且未发布任何动态）。
从已发表的论文推断，其研究方向偏向科学计量、信息管理、知识系统演化等。
Christopher Esposito，目前为UCLA安德森管理学院（加州大学洛杉矶分校顶尖商学院）博士后研究员。
大约在2021年6月，他获得了UCLA地理学博士学位。
他主要研究区域经济发展的成因，特别是技术变革如何塑造区域发展。
James Evans，目前是芝加哥大学Max Palevsky社会学、计算与数据科学教授，同时也是Knowledge Lab的主任。
（注：Max Palevsky社会学是指，以硅谷初创先驱、风险投资奠基人Max Palevsky的人生轨迹和职业生涯为典型范例，来研究“硅谷精英”如何崛起以及影响社会的学科。）
他主要关注“集体知识系统”、创新过程、注意力与认知的分布、科学体系结构、机器学习与大数据在科学研究中的应用等。
One More Thing
说到中国科技力量的崛起，不知道大家有没有一个共同的感受：
怎么哪哪都有华人？（手动狗头）
不仅频频亮相大厂发布会C位（如OpenAI、马斯克特斯拉），而且还在硅谷抢人大战中备受瞩目，甚至连老黄也偏爱收购华人创办的初创公司……
其影响力之大，甚至催生了AI内部梗：“以后Meta开会都是说中文了”…
好家伙，网友诚不欺我，世界真就是一个巨大的中国村呗~
论文：https://arxiv.org/pdf/2406.05917
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